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Me encontré con un código de red siamesa en el que se calculaba la distancia euclidiana de la siguiente manera: def euclidean_distance(vects): x, y = vects sum_square = K.sum(K.square(x – y), axis=1, keepdims=True) return K.sqrt(K.maximum(sum_square, K.epsilon())) ¿Por qué en este código tomamos el máximo entre sum_square y epsilon?
Hola, he creado una red neuronal y necesito hacer una validación cruzada. No sé cómo hacer eso, específicamente cómo entrenar o hacer esa validación. Si alguien sabe cómo hacerlo, por favor escriba o indíqueme algunas indicaciones. Aquí está mi código: ###División de Entrenamiento / Prueba X = df.drop(‘Peso secado’,axis=1) # . . . Read more
Estoy usando Keras y GroupKFold. Mi dataset contiene varias entradas que aparecen más de una vez. Tiene sentido mantenerlas en el entrenamiento. Pero creo que mantenerlas en la validación es en el mejor de los casos superfluo y en el peor introduce sesgo en los resultados. ¿Cómo podría omitir las . . . Read more
Actualmente estoy trabajando en una red neuronal profunda, pero estoy confundido acerca de cómo podemos calcular el tiempo de entrenamiento de una red neuronal profunda. Cómo sabré si mi red neuronal toma menos tiempo en comparación con otras redes neuronales profundas. Espero contar con tu ayuda y cualquier recomendación de . . . Read more
Tengo una imagen RGB y mi primera capa es una capa de convolución con tamaño de kernel (1×1) y una profundidad de 3 (filtros). Debido a que el filtro es de tamaño 1×1, el tamaño de la imagen de salida no cambia. Observando este píxel, vemos que 3 nodos de . . . Read more